Ones That Get Away: Investigating the Leaching of Persistent, Mobile, and Toxic Plastic Additives from New and Environmentally Sampled Plastic Items
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Plastic additives are substances used to aid in plastic manufacturing or to impart unique properties (e.g., colorants, plasticizers, etc.). However, some plastic additives are persistent, mobile, and toxic (PMT). PMT substances can pose a substantial risk to water quality, as their stability and low adsorption potential enable them to pass through water treatment processes and remain in the environment long after their release. Importantly, many additives can leach out of plastics during environmental weathering. Despite these known risks, there has yet to be any work studying PMT plastic additive release from different plastic items or how weathering may impact their leaching. Herein, PMT plastic additive leaching from store-bought and environmentally sampled plastic items was investigated. The leachates of 68 plastic items were analyzed by using high-performance liquid chromatography with quantitative time-of-flight mass spectrometry. Significantly higher ( p = 0.05) numbers and levels of PMT substances were observed in the environmental samples when compared to store-bought. Furthermore, item categories such as toys and hardware supplies had higher numbers or levels of PMT substances than other items. These results discuss the role that weathering can play in PMT leaching and highlight items and compounds with high amounts or numbers of PMT substances, which can inform future monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».